е помістити їх в менші за обсягом таблиці вимірів. При цьому як ключові, так і деякі неключові поля повинні відповідати вимірам OL АР-куба. Крім цього таблиця фактів містить одне або кілька числових полів для зберігання показників, на підставі яких в подальшому будуть отримані агрегатні дані.
Відзначимо, що для багатовимірного аналізу придатні таблиці фактів, що містять якомога більш докладні дані (тобто дані, відповідні самої детальної таблиці оперативної БД). Наприклад, у банківській системі в якості факту можна прийняти одну транзакцію клієнта (зняти гроші з рахунку, покласти, перевести на інший рахунок і т.д.). В системі підприємства, що працює у сфері торгівлі або послуг, фактом може бути кожна продаж або кожна послуга, надана клієнту.
Таблиці вимірювань містять незмінні або рідко змінювані дані. Таблиці вимірювань містять як мінімум одне описове поле (зазвичай з ім'ям члена виміру) і. як правило, цілочисельне ключове поле (зазвичай це сурогатний ключ) для однозначної ідентифікації члена виміру. Нерідко таблиці вимірювань містять деякі додаткові атрибути членів вимірювань, що містилися у вихідній оперативній базі даних (наприклад, адреси і телефони клієнтів).
Кожна таблиця вимірювань повинна знаходитися у відношенні один до багатьох з таблицею фактів.
Дуже багато вимірювання можуть являти собою ієрархію. Наприклад, якщо обчислювати агрегатні дані продажів по регіонах, то можна виділити рівні окремих населених пунктів, областей, округів, країн, які представляють собою ієрархію. Для представлення ієрархії в реляційної БД може використовуватися кілька таблиць, зв'язаних відношенням один до багатьох і відповідних різним рівням ієрархії у вимірі, або одна таблиця з внутрішніми ієрархічними зв'язками.
Якщо хоча б один з вимірів міститься в декількох зв'язаних таблицях, така схема сховища даних носить назву «сніжинка» (snowflake schema). Додаткові таблиці вимірювань в такій схемі, зазвичай відповідні верхнім рівням ієрархії вимірювання та знаходяться в співвідношенні «один до багатьох» з таблицею вимірювань, що відповідає нижньому рівню ієрархії, іноді називають консольними таблицями (outrigger table). Схема «сніжинка» зображена на малюнку 2.
Малюнок 2. Структура сховища даних - схема «сніжинка»
Якщо вимірювання, що містить ієрархію, засноване на одній таблиці вимірювань, то вона повинна містити стовпець, який вказує на «батька» даного члена в цій ієрархії. Наприклад, населений пункт як батька має область, область - округ, округ - країну, а у країни як батька зазвичай встановлюється якесь значення за замовчуванням, відповідне відсутності батька. Відзначимо, що швидкість росту таблиць вимірів повинна бути незначною порівняно з швидкістю росту таблиці фактів; наприклад, додавання нового запису в таблицю вимірювань, що характеризує товари, проводиться тільки при появі нового товару, не продавати раніше.
Одне вимір куба може міститися як в одній таблиці (у тому числі і при наявності декількох рівнів ієрархії), так і в декількох зв'язаних таблицях.
Навіть за наявності ієрархічних вимірювань з метою підвищення швидкості виконання запитів до сховища даних нерідко перевага віддається схемою «зірка».
1.2 Організація сховищ даних
Всі дані в ХД діляться на три основні категорії (малюнок 3):
детальні дані;
агреговані дані;
метадані
Малюнок 3. Архітектура сховища даних
Детальними є дані, що переносяться безпосередньо з ОІД. Вони відповідають елементарним подіям, фиксируемим OLTP-системами (наприклад, продажу, експерименти та ін.). Прийнято розділяти всі дані на вимірювання і факти. Вимірами називаються набори даних, необхідні для опису подій (наприклад, міста, товари, люди і т.п.). Фактами називаються дані, що відображають сутність події (наприклад, кількість проданого товару, результати експериментів і т. П.). Фактичні дані можуть бути представлені у вигляді числових або категоріальних значень.
У процесі експлуатації ХД необхідність у ряді детальних даних може знизитися. Непотрібні детальні дані можуть зберігатися в архівах в стислому вигляді на більш ємних накопичувачах з більш повільним доступом (наприклад, на магнітних стрічках). Дані в архіві залишаються доступними для обробки та аналізу. Регулярно використовувані для аналізу дані повинні зберігатися на накопичувачах з швидким доступом (наприклад, на жорстких дисках).
На підставі детальних даних можуть бути отримані агреговані (узагальнені) дані. Агрегирование відбувається шляхом підсумовування числових фактичних даних за певними ...
